SISTEM PAKAR DALAM DIAGNOSA PENYAKIT EMBOLI PARU DENGAN METODE TEOREMA BAYES

Darjat Saripurna

Sari


Emboli paru merupakan masalah terbesar kesehatan dunia dengan angka kematian yang cukup tinggi mencapai 30% jika tidak diobati. Beberapa teknik diagnostic yang dapat dilakukan untuk mendiagnosis emboli paru. Untuk itu dibuatlah sistem pakar dalam diagnosa penyakit emboli paru dengan menggunakan metode Teorema Bayes.
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dengan sistem pakar ini, Sistem dapat medeteksi penyakit emboli paru, menyelesaikan masalahnya atau mencari informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan parah ahli dibidangnya. Sistem pakar ini juga akan dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan.
Teorema Bayes merupakan salah satu cara untuk mengatasi ketidakpastian data dengan cara menggunakan formula Bayes dan bahwa suatu hipotesis dapat ditetapkan oleh siapapun dari data yang diketahui kebenarannya dan pusat dari semua meteodologi subyektif, berdasarkan
aturan peluang, yang cenderung pada peluang bersyarat dalam pembuktian teori dan model empiris.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Sihotang, H. T. (2017). Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Diabetes Dengan Metode Bayes. Jurnal Mantik Penusa.

Harijanto, B., & Latif, R. A. (2016). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Kucing Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Android. Informatika Polinema. http://doi.org/10.1099/mic.0.058511-0

Sihotang, H. T. (2018). Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman jagung dengan metode bayes. Journal Of Informatic Pelita Nusantara.

Wahyudi, M. J., & Fadlil, A. (2013). Sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit udang galah dengan metode theorema bayes. Jurnal Sarjana Teknik Informatika. http://doi.org/10.1109/ICALT.2010.186

Mukhtar, N., & Samsudin, S. (2014). Sistem Pakar Diagnosa Dampak Penggunaan Softlens Menggunakan Metode Backward Chaining. Jurnal Buana Informatika. http://doi.org/10.24002/jbi.v6i1.401

Daniel, g. V. (2010).Implementasi sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit dengan gejala demam menggunakan metode certainty factor. Jurnal Ilmiah Teknik Informasi. http://doi.org/10.1140/epjb/e2012-30074-6

Muslim, A. A. dkk. (2015). Sistem Pakar Diagnosa Hama Dan Penyakit Cabai Berbasis Teorema Bayes. JUTISI.

Rahayu, S. (2013). Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit gagal ginjal dengan menggunakan metode bayes. Pelita Informatika Budi Darma.




DOI: https://doi.org/10.1234/jik.v2i2.105

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.



Didukung oleh:

STMIK Kaputama Binjai
Jl. Veteran No. 4 A - 9 A Binjai Kota Email : jik.kaputama@gmail.com
p-ISSN : 2548-9739
e-ISSN : 2685-5240